Budgetplaner für eine lokale Unternehmensniederlassung möchten die Stromkosten für das nächste Jahr prognostizieren. Sie erfassen Daten zur Nutzung von Versorgungsleistungen während der vergangenen 84 Abrechnungsperioden, um den künftigen Verbrauch zu prognostizieren.
- Öffnen Sie die Beispieldaten NutzungVersorger.MTW.
- Wählen Sie aus.
- Geben Sie im Feld Variable die Spalte Stromkosten ein.
- Geben Sie im Feld Saisonale Länge den Wert 12 ein.
- Wählen Sie Prognosen erstellen aus. Geben Sie im Feld Anzahl der Prognosen den Wert 12 ein.
- Klicken Sie auf OK.
Interpretieren der Ergebnisse
In Diagramm der Winters-Methode liegen die Anpassungen eng an den Daten, und das saisonale Muster sowie der Trend sind am Ende der Daten stabil. Die Budgetplaner können schlussfolgern, dass die Prognosen der Stromkosten für das nächste Jahr wahrscheinlich genau sind.
Methode
| Modelltyp | Multiplikative Methode |
|---|---|
| Daten | Stromkosten |
| Länge | 84 |
Glättungskonstanten
| α (Niveau) | 0,2 |
|---|---|
| γ (Trend) | 0,2 |
| δ (saisonabhängig) | 0,2 |
Genauigkeitsmaße
| MAPE | 3,76 |
|---|---|
| MAD | 62,87 |
| MSD | 6448,08 |
Prognosen
| Periode | Prognose | Untergrenze | Obergrenze |
|---|---|---|---|
| 85 | 1607,56 | 1453,52 | 1761,60 |
| 86 | 1568,33 | 1411,87 | 1724,78 |
| 87 | 1845,46 | 1686,32 | 2004,61 |
| 88 | 1990,05 | 1827,96 | 2152,15 |
| 89 | 1964,94 | 1799,63 | 2130,24 |
| 90 | 1992,04 | 1823,29 | 2160,78 |
| 91 | 2231,43 | 2059,03 | 2403,83 |
| 92 | 2235,76 | 2059,49 | 2412,03 |
| 93 | 2007,06 | 1826,72 | 2187,39 |
| 94 | 1937,18 | 1752,60 | 2121,76 |
| 95 | 1795,32 | 1606,32 | 1984,31 |
| 96 | 1890,92 | 1697,36 | 2084,48 |
